Er eignet sich besonders für industrielle Anwendungen wie etwa das Ausrichten und Überwachen von Antennen, das Nivellieren von Plattformen, für Gabelstapler und Baumaschinen, Nivellierinstrumente, das Installieren und Überwachen von Anlagen, das Einbauen und die Sonnenverfolgung von PV-Panels sowie Industrie-4.0-Anwendungen wie etwa Roboter und führerlose Transportsysteme. - (Bild: STMicroelectronics)
Der Baustein verfügt über einen programmierbaren Machine-Learning-Core und 16 unabhängige finite Zustandsautomaten, um Edge Devices zu helfen, weniger Strom zu verbrauchen und die Datentransfers in die Cloud zu reduzieren.
Laut Herstellerangaben senkt der Sensor mit seinen integrierten Funktionen den Stromverbrauch auf der Systemebene, sodass batteriebetriebene Knoten längere Betriebszeiten erreichen. Dank seiner spezifischen Eigenschaften erleichtere der Sensor außerdem die Integration in leistungsfähige Produkte, während gleichzeitig der Aufwand für die Kalibrierung verringert wird. Der auf MEMS-Beschleunigungssensortechnik basierende Neigungssensor ermöglich die Umschaltung zwischen Messbereichen von ±0,5, ±1, ±2 und ±3 g und gibt die Ergebnisse über eine I²C- oder SPI-Digitalschnittstelle aus.
Dank der eingebauten Kompensation bietet der Sensor eine Temperaturstabilität von 0,075 mg/°C. Seine Rauschdichte beträgt 15 µg/√Hz und erlaubt eine hochauflösende Neigungserfassung und die Messung schwacher, niederfrequenter Vibrationen, wie es für die Strukturüberwachung erforderlich ist.
Quelle: STMicorelectronics
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